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        基于嵌入式隱馬爾科夫模型的人眼注視方向識別

        2019-10-09 05:49:08梁銘炬
        電子技術(shù)與軟件工程 2019年17期
        關(guān)鍵詞:眼動方向模型

        文/梁銘炬

        眼動特征及人眼注視方向映射模型是視線跟蹤技術(shù)的關(guān)鍵問題,目前這方面已經(jīng)開展了一些有意義的研究,例如Morimoto等利用二次多項式方程來關(guān)聯(lián)瞳孔移動矢量和眼睛注視點,此方法只適合于佩戴式設(shè)備。A.sugioka結(jié)合普爾欽斑點法并考慮頭動影響以解決視線方向的映射難題,難以應(yīng)用于實際;T.ohno提出頭部自由的人眼注視方向識別算法,用三個攝像機來獲得眼睛的三維坐標(biāo),算法復(fù)雜耗時。

        本文提出基于2D-DCT 及EHMM的眼動狀態(tài)識別方法。首先利用2D-DCT變換提取眼睛的低頻信號組成觀察序列,采用EHMM模型訓(xùn)練眼動狀態(tài)觀察序列,得到判別眼動狀態(tài)的分類器,最后利用該分類器對眼睛實時狀態(tài)進行檢驗和分析就可以得到視線方向。

        1 EHMM模型

        嵌入式隱馬爾科夫模型(EHMM)是多維HMM(Hidden Markov Model)模型,EHMM包含一個主狀態(tài)序列,每個主序列包含一組嵌入狀態(tài)序列,主序列用于建模二維數(shù)據(jù),而嵌入狀態(tài)序列則用于建模一維數(shù)據(jù),因此EHMM是二維的HMM模型,訓(xùn)練及識別的效率更高,其初始模型參數(shù)估計值更準(zhǔn)確。

        2 二維離散余弦變換(2D-DCT)

        EHMM在圖像處理的應(yīng)用上存在一定的缺陷,假如一幅眼睛灰度圖片為90x60的像素大小,按照其原理(X=3,Y=4)所對應(yīng)的子HMM觀察序列大小約為22x15,對應(yīng)的觀察序列就有256330種不同序列,無論是在訓(xùn)練模型以及應(yīng)用模型,都會產(chǎn)生天文級的計算量,因此本文利用2D-DCT對眼睛灰度圖片進行像素壓縮,提取其低頻特征序列作為觀察序列,以減少EHMM模型的復(fù)雜度和計算量。

        3 基于EHMM的視線方向識別模型

        3.1 視線方向識別的EHMM模型訓(xùn)練

        通過EHMM模型訓(xùn)練確定眼動狀態(tài)對應(yīng)的EHMM模型序列,每組序列參數(shù)用多幅不同使用者的不同亮度、不同姿態(tài)的圖片,按照以下步驟進行訓(xùn)練:

        表1:準(zhǔn)確率實驗結(jié)果列表

        圖1:不同方向視線的人眼圖像的2D-DCT變換圖像

        (1)對圖像進行灰度歸一化預(yù)處理。

        (2)對圖像進行2D-DCT變換,構(gòu)建其低頻觀察序列。

        (3)設(shè)定EHMM的主狀態(tài)序列為3和其子嵌入狀態(tài)序列為4,通過Viterbi算法,對人眼圖像進行分割。

        (4)以Baum-welch算法進行模型參數(shù)重估訓(xùn)練,重復(fù)多次此步驟得到收斂的EHMM模型。

        3.2 視線方向識別的EHMM模型應(yīng)用

        進行視線方向識別的時候,首先通過2D-DCT變換獲取眼動圖像的低頻觀察序列,通過各個訓(xùn)練模型獲取眼動狀態(tài)的似然值,對應(yīng)的眼動狀態(tài)具有最大似然值,公式(1)表示如下:

        4 實驗結(jié)果分析

        4.1 2D-DCT變換結(jié)果分析

        根據(jù)設(shè)計的EHMM模型構(gòu)造(3個主狀態(tài)序列,4個子嵌入狀態(tài)序列,(4,4,4)共12個隱馬爾可夫模型狀態(tài))進行人眼圖像2D-DCT變化及劃分為圖像塊,形成觀察向量序列如圖1所示。

        4.2 EHMM模型的結(jié)果分析

        本實驗采集20人在不同姿態(tài)和不同的光照下的2000多幅圖片進行2D-DCT變換數(shù)據(jù)提取及EHMM訓(xùn)練。對2D-DCT變換的數(shù)據(jù)進行分析,然后對另外采集圖像進行實驗驗證。本論文采用多種方法驗證對視線方向識別的可行性,如HMM算法、普爾欽斑點法,從結(jié)果(表1所示)可以看出EHMM具有更高準(zhǔn)確率。

        5 總結(jié)

        本文創(chuàng)新地提出將EHMM的模式識別方法應(yīng)用于視線跟蹤技術(shù),在準(zhǔn)確率上有理想效果,通過處理人眼的圖像,尋找不同視線方向的人眼圖像的2D-DCT特征,通過訓(xùn)練得到基于EHMM的人眼注視方向分類器,來檢測和判斷出人眼視線注視方向。通過對各種外界情況下拍攝的眼動圖片進行視線方向識別的準(zhǔn)確率來看,本方法檢測眼睛注視方向的精度高、穩(wěn)定性好、魯棒性強,同時無需任何標(biāo)定過程及設(shè)計個體使用者的參數(shù),經(jīng)簡單訓(xùn)練過程,得到的視線方向識模型別即可用于普通人群,適用于實際應(yīng)用領(lǐng)域。

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